JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195

## ALGORITMA BLOB dan FAST CORNER DETECTION PADA APLIKASI BANGUN RUANG MATEMATIKA BERBASIS MIXED REALITY
Muhamad Rayhan Akbar 1) , Fauziah 2) , Aris Gunaryati 3)
1, 2, 3) Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta e-mail: rayhanakbr@gmail.com 1) , fauziah@civitas.unas.ac.id 2) , arisgunaryati@civitas.unas.ac.id 3)

## ABSTRAK
Materi pelajaran Bangun Ruang pada matematika tingkat Sekolah Dasar (SD) akan memperkenalkan bentuk, rumus perhi- tungan, dan pengaplikasiannya di kehidupan sehari-hari. Era digital saat ini sudah banyak teknologi yang bertujuan untuk mempermudah  seseorang  dalam    memberikan  solusi pada akar  permasalahan.  Salah  satu  teknologi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  Augmented  Reality  (AR)  dan  Virtual  Reality  (VR)  atau  dikenal  dengan  Mixed  Reality  (MR).  Kedua teknologi ini akan saling berintegrasi untuk memecahkan masalah dalam materi pelajaran matematika yaitu Bangun Ruang. Tujuan penelitian ini memperkenalkan visualisasi bangun ruang 2D hingga menjadi 3D serta audio yang mendukung untuk menambah daya tarik pengguna dengan menggunakan Algoritma Blob Detection dan FAST Corner Detection, yaitu dengan mendeteksi  titik  ataupun  wilayah berupa  warna, dan  pendeteksi  sudut  akan dilakukan  oleh  FAST  Corner  Detection. Hasil pengujian didukung dengan rating marker yang dapat terbaca oleh beberapa perangkat android di dapatkan hasil uji terhadap waktu respon yaitu objek akan muncul dalam waktu <2 detik, hasil uji kemiringinan kamera menghasilkan nilai sudut pada <18 0 maka marker tidak terbaca di semua perangkat dan akan memiliki nilai sempurna pada kemiringan sudut  60 0 -90 0 , dan hasil uji jarak kamera terhadap marker  di dapat hasil  30 – 100 cm agar marker terdeteksi oleh semua kamera.
Kata  Kunci:  Bangun  Ruang,  Augmented  Reality,  Algoritma  Blob  Detection,  Algoritma  FAST  Corner  Detection,  Metode Marker Based Tracking

## ABSTRACT
The subject matter of Building Space at Elementary School (SD) mathematics will introduce shapes, calculation formulas, and their application in everyday life. The current digital era has many technologies that aim to make it easier for someone to provide solutions to the root of the problem. One of the technologies used in this research is Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) or known as Mixed Reality (MR). These two technologies will integrate with each other to solve problems in mathematics subject matter, namely Build Space. The purpose of this study is to introduce visualization of 2D to 3D space and support audio to increase user attractiveness by using the Blob Detection Algorithm and FAST Corner Detection, namely by detecting points or areas in the form of color, and angle detection will be carried out by FAST Corner Detection. . The test results are supported by a marker rating that can be read by several android devices. The test results for the response time are that the object will appear within <2 seconds, the camera tilt test results produce an angle value of <180 then the marker is not read on all devices and will has a perfect value at an angle of 60 0 -90 0 , and the results of the distance test of the camera to the marker can be obtained from 30-100 cm so that the marker is detected by all cameras.
Keywords:  Build  Space,  Augmented  Reality,  Blob  Detection  Algorithm,  Fast  Corner  Detection  Algorithm,  Marker  Based TrackingMethod.

## I. P ENDAHULUAN
EKNOLOGI mempermudah  pendidikan  dalam  menyampaikan  materi  pembelajaran  yang  interaktif  dan menarik kepada siswa/I [1]. Pelajaran yang menjadi kasus pada penilitian ini adalah matematika karena di dorong  untuk  memiliki  stigma  sulit  dan  tidak  menarik.  Melalui  teknologi  Mixed  Reality  yang menggabungkan antara Augmented Reality dan Virtual Reality. Jika teknologi AR dapat memproyeksinya benda- benda  maya  dalam  kehidupan  nyata  maka  VR  melalui  proses  tersebut  disimulasikan  menggunakan  perangkat pendukung teknologi VR yang terhubung dengan ponsel/laptop[2]. Mixed Reality memungkinkan pengguna dapat berinteraksi dengan objek melalui lingkungan sekitar. Penelitian terkait MR dibangun sebagai media anatomi otak dan  sebagai  sarana  pembelajaran  indera  mata[3].  Sistem  pembelajaran  Bangun  Ruang  yang  memanfaatkan tekonologi diharapkan menjadi solusi untuk menghapus stigma tersebut[4].
Bangun ruang yang dijadikan objek untuk Mixed Reality yaitu balok, bola, kerucut, kubus, limas, prisma, dan tabung[5]. Penyajiannya menggunakan android yang sudah terintegrasi terhadap aplikasi Mixed Reality Bangun Ruang.  Cara  kerjanya  yaitu  AR  akan  memberikan  objek  menjadi  semi  nyata  dan  VR  membuat  objek  tersebut menjadi bergerak.
T

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195
Sistem  pada  aplikasi  ini  dibangun  menggunakan  proses  Software  Development  Life  Cycle  (SDLC)  serta Algoritma Blob Detection dan FAST Corner Detection. Objek yang terdeteksi oleh marker akan dikerjakan oleh Blob Detection untuk menemukan titik atau wilayah berdasarkan warna yang di tracking dan diteruskan oleh FAST Corner Detection saat pencarian sudut sampai bertemu titik pusat keakuratan objek[6][7].
Marker Mixed Reality ini menggunakan marker based tracking karena penyampaiannya menggunakan media yang  dapat  di  download  oleh  pengguna  untuk  mengoperasikan  aplikasi  ini.  Dari  beberapa  studi  literatur  yang membedakan  pada  penelitian  ini  yaitu  pengaplikasian  antara  AR  dan  VR  yang  disebut  MR  untuk  kasus  materi Bangun Ruang pada matematika. Kasus Bangun Ruang yang ada pada penelitian sebelumnya telah dikembangkan menjadi alat mikrokontroller, games dan AR[8].

## II. M ETODE P ENELITIAN .
Metode  System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  digunakan  untuk  mengembangkan  Aplikasi  Mixed  Reality Bangun  Ruang  hingga  tahap
akhir.
Gambar 1. Metode SDLC
Pada Gambar 1 menjelaskan  Proses pada SDLC terdapat analisis kebutuhan, perancangan  Aplikasi, imple- menasi, pengujian, dan evaluasi, untuk lebih jelasnya sebagai berikut:

## A. Analisis Kebutuhan
T ABEL I
P ERANGKAT K ERAS Perangkat Keras Spesifikasi Sistem Operasi Windows Prosesor Intel Core I5-7200U,Up to 3.16Hz RAM 4GB DDR4 1600 MHz
T ABEL II
P ENRANGKAT L UNAK Perangkat Lunak Fungsi Corel Draw X7 Untuk mendesain marker yang akan di scan oleh aplikasi Blender Untuk mendesain tampilan 3D dari bangun ruang Unity 2018.4.5f1 Untuk mendevelop game 3D Vuforia SDK Untuk  membantu  membuat  aplikasi- Augmented Reality (AR) di mobile
Tabel 1 dan 2 merupakan kebutuhan sistem pada pembuatan aplikasi MR Ruang Hitung, diantaranya perangkat keras  (sistem  operasi,  prosesor,  RAM)  dan  perangkat  lunak  (Corel  Draw  X7,  Blender,  Unity  2018.4.5f1,  dan Vuforia SDK).

## B. Perancangan Sistem
Proses kedua pada metode SDLC yaitu desain sistem pada aplikasi Mixed Reality[9]. Perbedaaan dari hasil kedua teknologi ini yaitu pada hasil interface. Sebelum merancang interface, yang dilakukan yaitu membuat diagram alir yang digambarkan pada Gambar 2:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195

## Gambar 2. Flowchart Cara Kerja Aplikasi
Gambar  2  merupakan  diagram  alir  yang  dirancang  untuk  menggambarkan  proses  perjalanan  suatu  aplikasi. Flowchart tersebut menjelaskan bahwa aplikasi MR ini memiliki 2 (dua) menu utama yaitu AR dan VR. Kedua teknologi ini akan memainkan objek Bangun Ruang yang tersedia pada marker untuk dijadikan bahan pembelajaran yang menarik kepada siswa/i. Pada perancangan interface menu di aplikasi MR ini dijelaskan pada Tabel berikut:
T ABEL III S TORYBOARD I NTERFACE Hasil Interface Keterangan
Bentuk interface dari MR Edukasi Bangun Ruang pada Menu Utama.
Bentuk interface saat memilih menu
Cara Penggunaan, disini pengguna akan menemukan informasi MR mengenai cara penggunaannya.
Bentuk interface dari menu Tentang Aplikasi, developer memberikan in-
formasi tentang dirinya.
Setelah rancangan interface yang dilakukan pada Tabel 3, selanjutnya yaitu rancangan marker yang digunakan pada MR Edukasi Ruang Hitung sebagai perjalanan proses untuk mengidentifikasi objek oleh AR dan VR.
T ABEL IV
M ARKER A PLIKASI B ANGUN R UANG
Marker
Keterangan Balok

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195
Bola Kubus Kerucut Limas Prisma Tabung
Marker untuk MR ini terdiri dari Bangun Ruang balok, bola, kubus, kerucut, limas, prisma, dan tabung. Marker yang terdapat pada Tabel 4 digunakan pada aplikasi MR Ruang Hitung.

## C. Implementasi
Tahap implementasi merupakan proses yang akan menjelaskan aplikasi MR untuk dapat terdeteksi oleh marker. Melalui algoritma Blob Detection dan FAST Corner Detection. Kedua algoritma itu akan saling terintegrasi dalam menemukan titik yang menjadi tempat tracking pada marker.

## 1. Marker Based Tracking
Jenis marker yang digunakan pada penelitian yaitu marker based tracking karena menggunakan media sebagai penunjang  saat  melakukan  scanning  objek.  Dirancang  menggunakan  aplikasi  Corel  Draw  untuk  membentuk gambar 2D dan untuk hasil akhir saat menjadi objek 3D telah di desain menggunakan aplikasi Blender. Bentuk marker  dimasukkan  dan  diberi  nilai  rating  objek  oleh  database  Vuforia  SDK  untuk  dikenali  FAST  Corner

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195
Detection[10]. Hasil dari rating ini selanjutnya akan dibaca oleh algoritma FAST Corner Detection menggunakan deteksi Blob.

## 2. Blob Detection
Blob  Detection  merupakan  algoritma  yang  membandingkan  tingkat  kecerahan  dalam  mendeteksi  titik  atau wilayah pada objek. Blob (gumpalan) akan diproses pada citra untuk mendeteksi warna di atas nilai ambang yang disesuaikan. Cara kerjanya yaitu ketika piksel memiliki nilai lebih kecil dari nilai ambang maka proses tracking akan terjadi, begitupun sebaliknya[11].

## 3. FAST Corner Detection
FAST  (Features  from  Accelerated  Segment  Test)  Corner  Detection merupakan algoritma  untuk menentukan poin koordinat pada suatu titik untuk jadikan titik pusat dengan mengubah gambar berwarna menjadi hitam-putih. Selanjutnya,  akan  menentukan  titik  p  untuk  diperluas  menjadi  16  piksel  higga  bertemu  pada  titik  sudut  sama dengan titik pusat[12].
Gambar3. Identifikasi Koordinat titik Pusat
𝑆 𝑝→𝑥 = { 𝑑, 𝑠, 𝑏, 𝐼 𝑝 − 𝑡 < 𝐼 𝑝 + 𝑡 ≤ ≤ 𝐼 𝑝 − 𝑡 𝐼 𝑝→𝑥 < 𝐼 𝑝 + 𝑡 𝐼 𝑝→𝑥 (𝐺𝑒𝑙𝑎𝑝)
(𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙) (𝐶𝑒𝑟𝑎ℎ)
Keterangan;
𝑆 𝑝→𝑥 : Intensitas poin p
𝐼 𝑝→𝑥 : Intensitas pixel p
𝑡 : Threshold
Gambar 3 merupakan identifikasi sudut untuk segmen citra. Marker kubus akan difokuskan untuk menentukan koordinat titik p. Selanjutnya, titik p diperluas menjadi 16 piksel dengan jarak masing-masing 3 koordinat piksel p. Penentuan titik p menjadi 4 titik piksel menggunakan perumpamaan:
a) (n=1) untuk koordinat (𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝+3 ) .
b) (n=2) untuk koordinat (𝑦 𝑝+3 , 𝑥 𝑝 ) .
c) (n=3) untuk koordinat (𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝−3 ) . d) (n=4) untuk koordinat (𝑥 𝑝−3 , 𝑦 𝑝 ) .
Sedikitnya 3 (tiga) titik disekitarnya memenuhi nilai intensitas di titik p ditambah 1 (satu) intensitas ambang batas maka titik p dapat dinyatakan sebagai titik sudut[13].

## D. Pengujian Aplikasi
Tahap pengujian dilakukan berdasarkan pengujian terhadap interface, waktu respon, dan tingkat akurasi objek di beberapa versi perangkat android[14].
T ABEL V
V ERSI A NDROID Versi Android
Android R (v.11) Android Q (v.10) Android Pie (v.9)
Perangkat android yang digunakan adalah 3 versi terbaru untuk menjalankan proses aplikasi dari awal hingga akhir. Proses pengujian merupakan satu proses yang sangat penting untuk menuju tahap akhir.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195

## E. Evaluasi
Evaluasi penelitian ini berasal dari pembuktian pada pengujian aplikasi. Ketika aplikasi ditemukan bug atau error maka developer perlu melakukan perbaikan hingga aplikasi berjalan dengan baik. Proses ini akan berulang hingga dinyatakan layak, maka aplikasi dapat didistribusikan kepada pengguna[15].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi
1. Blob Detection
Implementasi Blob Detection digunakan untuk menyeleksi objek marker berdasarkan intensitas warna. Pendeteksian dilakukan dengan mengatur parameter warna blob yang akan dideteksi. Pendeteksian marker menggunakan kamera yang ada pada aplikasi MR Ruang Hitung. Gambar 4 membuktikan sistem berhasil menunjukkan objek yang dapat dideteksi.

## Gambar 4. Blob Detection
Setelah melalui tahapan pendeteksian warna, maka FAST Corner Detection akan mendeteksi gambar untuk mendapatkan titik sudut sebagai pelacakan pada MR Ruang Hitung.

## 2. FAST Corner Detection
Aplikasi MR ini memberikan perbedaan pada masing-masing tampilan. Hasil dari implementasi deteksi Blob menggunakan FAST Corner Detection terdapat pada Tabel 5.
T ABEL VI
I MPLEMENTASI M IXED R EALITY Augmented Reality
Virtual Reality
Keterangan
Sukses
Metode marker based tracking melalui deteksi Blob dan Algoritma FCD telah menghasilkan MR menuju tahap akhir untuk dapat didistribusikan kepada pengguna. Sebelum itu, pengujian terhadap beberapa versi android untuk mengetahui keakuratan data terhadap jarak, cahaya, dan sudut kemiringan ketika melakukan pelacakan terhadap marker

## B. Pengujian Aplikasi
Pengujian hasil aplikasi menggunakan 3 (tiga) versi android untuk menghasikan beberapa tabel pengujian beri- kut ini:

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195

## 1. Pengujian Deteksi Marker Berdasarkan Rating Marker
T ABEL VII P ENGUJIAN R ATING M ARKER Marker
Rating Keterangan Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi
Nilai citra pada marker menggunakan interval 0-5 yang didapat melalui vuforia dan memiliki nilai 3-4 bintang. Rating marker akan mempengaruhi tingkat keakuratan saat melakukan scanning. Pada Tabel 6 memberikan ket- erangan bahwa pada marker dengan rating tersebut dapat terdeteksi oleh kamera MR Ruang Hitung.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195

## 2. Pengujian Deteksi Marker Berdasarkan Waktu Respon
T ABEL VIII
P ENGUJIAN W AKTU R ESPON Versi Android Waktu (s) Android R (v.11) 1,1 Android Q (v.10) 1,3 Android Pie (v.9) 1,5
Hasil yang diuji menggunakan 3 versi android terhadap waktu respon yaitu objek akan muncul dalam waktu <2 detik. Pengujian ini membuktikan bahwa versi android mempengaruhi kinerja terhadap respon pada suatu ap- likasi. Karena versi terbaru memiliki spesifikasi ruang penyimpanan dan RAM yang lebih besar.
3. Pengujian Deteksi Marker Berdasarkan Kemiringan Kamera
T ABEL IX P ENGUJIAN K EMIRINGAN K AMERA Versi Android Sudut ( 0 ) <18 19 - 59 60 - 90 Android R (v.11) Gagal Berhasil Berhasil Android Q (v.10) Gagal Berhasil Berhasil Android Pie (v.9) Gagal Berhasil Berhasil
Pengujian kemiringan kamera menghasilkan nilai sudut pada <18 0 maka marker tidak terbaca di semua perangkat dan akan memiliki nilai sempurna pada kemiringan sudut 60 0 -90 0 meskipun menggunakan android dengan versi berbeda.

## 4. Pengujian Deteksi Marker Berdasarkan Jarak
T ABEL X P ENGUJIAN J ARAK Versi Android Jarak (cm) 1 2 3 4 5 < 30 31 - 100 101-110 111-120 >120 Android R (v.11) Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Gagal Android Q (v.10) Berhasil Berhasil Berhasil Gagal Gagal Android Pie (v.9) Berhasil Berhasil Gagal Gagal Gagal
Marker dapat terbaca di semua versi android hingga pengujian jarak ke-2 yaitu 30-100cm. Namun, kegagalan pendeteksian marker terjadi pada pengujian ke-3 hingga ke-5, secara berurut oleh versi android Pie (v.9), Q (v.10), dan R (v.11).

## IV. K ESIMPULAN
1. Blob Detection menyeleksi marker berdasarkan intensitas warna yang diatur oleh vuforia bahwa objek tidak akan mendeteksi marker ketika tidak sesuai dengan parameter warnanya.
2. Algoritma  FCD  mencari  titik  pusat  untuk  dijadikan  titik  sudut  pada  marker  yang  tersedia  agar  dibaca  oleh kamera MR.
3. Hasil pengujian marker terhadap rating marker di nilai interval 3-4 bintang dapat terbaca oleh kamera. Didukung oleh  hasil  pengujian  terhadap  waktu,  sudut,  dan  jarak  yang  dilakukan  menggunakan  versi  android  berbeda bahwa versi android berpengaruh terhadap kinerja suatu aplikasi.
4. Didapatkan Hasil pengujian didukung dengan rating marker yang dapat terbaca oleh beberapa perangkat android dengan hasil uji terhadap waktu respon yaitu objek akan muncul dalam waktu <2 detik, hasil uji kemiringinan kamera menghasilkan nilai sudut pada <18 0 maka marker tidak terbaca di semua perangkat dan akan memiliki nilai sempurna pada kemiringan sudut 60 0 -90 0 , dan hasil uji jarak kamera terhadap marker  di dapat hasil  + 30 – 100 cm agar marker terdeteksi oleh kamera.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. A. Ahmadi, J. Adler, and S. L. Ginting, “Teknologi Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Gerakan Shalat,” Pros. Semin. Nas. Komput. dan Inform. , vol. 2017, pp. 978–602, 2017.
[2] A. K. Wahyudi, E. S. Utama, and R. R. Ngantung, “Alat Peraga Mixed Reality untuk Pembelajaran Anatomi Otak Manusia dengan Interaksi Occlusion Detection,” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 2, p. 337, 2019, doi: 10.31154/cogito.v4i2.140.337-347.
[3] A. Jayaputra, H. Tolle, and W. S. Wardhono, “Penerapan Mixed Reality Sebagai Sarana Pembelajaran Indera Penglihatan Manusia Menggunakan Teknologi Hologram,” vol. 1, no. 9, pp. 715–722, 2017.
[4]
S. Saputri and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Augmented Reality Pada Pembelajaran Matematika Mengenal Bangun Ruang Dengan Metode Marked Based Tracking Berbasis Android,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 15–24, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i1.2362.
[5] A. B. F. Finika, S. Andryana, and R. T. Komalasari, “Algoritma Fisher-Yates sebagai Pengacak Soal pada Game Edukasi: Ruang Geometri,” J.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 187 – 195
JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 4, no. 2, p. 64, 2020, doi: 10.35870/jtik.v5i1.163.
[6] Nurhadi, Saparudin, N. Adam, D. Purnamasari, Fachruddin, and A. Ibrahim, “Implementation of Object Tracking Augmented Reality Markerless using FAST Corner Detection on User Defined-Extended Target Tracking in Multivarious Intensities,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1201, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012041.
[7] R. Efendi, E. P. Purwandari, and E. T. Mareta, “Segmentasi Warna Untuk Pendeteksian Rambu Lalu Lintas,” Semin. Nas. Inovasi, Teknol. dan
Apl. (SeNITiA , pp. 102–107, 2018.
[8] M. F. Wicaksono and M. Qhadafhi, “Pengembangan Alat Pengenalan Bentuk Bangun Geometri Untuk Anak Usia Dini Berbasis Mikrokontroler,” CCIT J. , vol. 12, no. 2, pp. 186–196, 2019, doi: 10.33050/ccit.v12i2.689.
[9] A. Nugroho, A. Yudhana, and R. Umar, “Aplikasi Augmented Reality Pengenalan Candi Berbasis Android,” Seri Pros. Semin. Nas. Din. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 218–221, 2020, [Online]. Available: http://prosiding.senadi.upy.ac.id/index.php/senadi/article/view/160/151.
[10] R. A. Prasetyo, G. A. Buntoro, and M. B. Setyawan, “Perancangan Aplikasi Augmented Reality Sebagai Pengenalan Kendaraan Militer Dengan Metode Marker Based Tracking,” SENAMIKA , pp. 79–86, 2019.
[11] S. Sayidul, A. Augusta, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Penentuan Jumlah Kendaraan Menggunakan Blob Detection dan Background Subtraction,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 1029–1037, 2019.
[12] W. Xiong, W. Tian, Z. Yang, X. Niu, and X. Nie, “Improved FAST corner ‐ detection method,” J. Eng. , vol. 2019, no. 19, pp. 5493–5497, 2019, doi: 10.1049/joe.2019.0400.
[13] Taufiq, M. Ichsan, D. Armiady, and T. R. Abdillah, “Implementasi Augmented Reality ( Ar ) Pada Brosur Promosi Fikom Universitas Almuslim Menggunakan Unity,” J. Teknol. Terap. Sains 4.0 , vol. 1, no. 1, pp. 1–19, 2020.
[14] D. Chamzas, C. Chamzas, and K. Moustakas, “cMinMax: A Fast Algorithm to Find the Corners of an N-dimensional Convex Polytope,” 2021, doi: doi:10.5220/0010259002290236.
[15] D. Agushinta R. and A. Satria, “Pembelajaran 3D Sistem Ekskresi Manusia Berbasis Virtual Reality dan Android,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, p. 381, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854665.